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La IA en el sector de las renovables: aplicaciones, ventajas y retos

Entre los diversos beneficios destaca la mejora de la eficiencia, la reducción de costes, la estabilidad de la red o la reducción de la huella de carbono

Tiempo de lectura

3 minutos

Fecha

20/11/2024

Autor/a

Itziar Martínez

La inteligencia artificial (IA) está, actualmente, transformando muchos sectores y uno de ellos es el de las energías renovables, clave para hacer frente a desafíos como el cambio climático. Durante la celebración del congreso Solar & Storage, que reunió a profesionales del sector, en noviembre de 2024 en Barcelona, el ponente Gaspar Crespo, director en Sights España, abordó si la IA es esencial para el ámbito energético o si bien se trata de un término de moda y popularizado. Para analizar si su implementación es prescindible o imprescindible, Crespo abordó lo siguiente:

Aplicaciones de IA en la gestión de la energía

  1. Predicción y optimización de generación de energía: Las renovables dependen de factores externos como la climatología y la IA puede predecir la disponibilidad de los recursos
  2. Gestión de la demanda energética: La IA analiza el consumo en tiempo real y ajusta los recursos en función de demanda y disponibilidad, lo cual optimiza el uso de la red
  3. Mantenimiento predictivo: A través de sensores y técnicas de invasión learning, la IA es capaz de monitorear sensores de cualquier tipo y esto permite reducir costes y mejorar la eficiencia, así como realizar un análisis completo de fallos. Gaspar Crespo lo ejemplificó comentando que en ocasiones no interesa mandar a un equipo a hacer un mantenimiento, si la reparación no merece la pena económicamente
  4. La optimización del almacenamiento de la energía: Ayuda a gestionar eficazmente las baterías eléctricas, no solo cargando y descargando, sino también teniendo en cuenta otros factores y posibles nuevas normativas que entren en juego para maximizar los ingresos y cuidar la salud de las infraestructura, lo que alarga sus vidas.
  5. Desarrollo de microredes y redes inteligentes: La correcta gestión de la microred permite mayor integración de las renovables dentro del sistema eléctrico
  6. Detección de anomalías y soporte al cliente: Se pueden generar reportes automáticos de rendimiento, ofreciendo soluciones concretas y definiendo puntos críticos

 

 

 

 

Ventajas de aplicar IA en el sector energético

Acerca de las ventajas de aplicar IA en el sector energético, con el objetivo de aumentar la competitividad de las compañías que operan en este mercado, se considera que:

  1. Mejora la eficiencia y reduce costes: Permite automatizar tareas y hacer análisis predictivos
  2. Mayor fiabilidad y estabilidad de la red: Si la red es más flexible y adaptable, es más fiable porque mejora la fiabilidad del suministro
  3. Reduce de huella de carbono: Ayuda a mitigar el impacto ambiental del ejercicio

Desafíos de utilizar inteligencia artificial en el mercado de la energía

Toda innovación lleva consigo retos. En este sentido, la aplicación de IA al sector energético lleva aparejada un abanico de desafíos que conviene abordar, como son:

  1. Difícil programación y control optimo de activos: Los métodos tradicionales de algoritmos superan a veces a la IA en programación de activos. Son mas fáciles de implementar y aportan transparencia e interpretabilidad, cuestión que la IA no suele realizar
  2. Riesgos de dependencia tecnológica: Una dependencia excesiva de algoritmos puede generar vulnerabilidad si hay fallos tecnológicos o si sufres un ciberataque
  3. Gastos de implementación y actualización: Los sistemas de IA requieren de ciertas inversiones que en ocasiones no se tienen
  4. Problemas de privacidad y seguridad de datos: La gestión de la energía a través de la IA implica la utilización de datos personales o de consumo de energía, que se deben tratar con especial sensibilidad y considerar la necesidad de trabajar en ciberseguridad